Última atualização 06-28-2026
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Magic
A Magic é uma empresa de pesquisa em IA que desenvolve modelos de ponta para automatizar a engenharia de software e a pesquisa. A equipe acredita que o caminho mais promissor para uma AGI segura passa pela automação da pesquisa em IA e geração de código, permitindo que os modelos se aprimorem por si próprios e que o trabalho de alinhamento possa escalar além do que os humanos podem fazer sozinhos. O site deles apresenta esse trabalho como uma pesquisa fundamental em um caminho direto para a AGI, e não como um produto SaaS pronto para uso.
A aposta técnica combina pré-treinamento em escala de fronteira, reinforcement learning específico de domínio, contexto ultra longo e capacidade de inferência em tempo de execução. A arquitetura LTM (Long-Term Memory) da Magic é voltada especificamente para o desenvolvimento de software: modelos que podem reter bases de código inteiras, documentação e bibliotecas privadas no contexto durante a inferência, ao invés de depender de uma memorização difusa apenas a partir do treinamento.
A Magic levantou US$ 515 milhões, opera milhares de GPUs NVIDIA GB200 em supercomputadores do Google Cloud, e publica compromissos de segurança por meio de uma Política de Preparação para AGI desenvolvida com a METR. A empresa é um pequeno grupo de engenharia e pesquisa baseado em São Francisco, atualmente contratando nas áreas de kernels, sistemas de pré-treinamento, inferência, RL e segurança.
Razões do LTM-2-mini em 100 milhões de tokens, aproximadamente 10 milhões de linhas de código
Benchmark HashHop testa estressadamente a recuperação sem atalhos semânticos fáceis
Pilha customizada de treinamento e inferência CUDA construída sem torch autograd
Cluster Google Cloud GB200 NVL72 escala para dezenas de milhares de GPUs Blackwell
Política de Prontidão AGI monitora capacidades perigosas com a orientação METR
Modelos protótipos editaram repositórios open source reais como Documenso sem ajuda humana
A arquitetura LTM visa um contexto de 100 milhões de tokens a uma fração do custo padrão de memória de atenção.
Política de Preparação para AGI publicada com input METR e limites explícitos de capacidades perigosas.
$515 milhões em financiamento e supercomputadores Google Cloud GB200 para treinamento em grande escala.
Demonstração de edições de código não assistidas em repositórios open source reais em protótipos de pesquisa.
O benchmark HashHop aborda fraquezas conhecidas em avaliações populares de contexto longo.
Nenhum produto público, página de preços ou acesso self-service no magic.dev até a data da pesquisa.
Modelos Frontier ainda estão em pesquisa; o blog observa que a qualidade da síntese do protótipo ainda não era competitiva.
Site focado em carreiras oferece detalhes limitados sobre cronogramas de disponibilidade para consumidores ou empresas.
O que a Magic desenvolve?
A Magic desenvolve modelos de código de ponta e agentes autônomos voltados para a automação da engenharia de software e pesquisa em IA. Seus modelos LTM (Memória de Longo Prazo) focam em janelas de contexto ultra-longas para que a síntese de código possa analisar repositórios completos, documentos e bibliotecas durante a inferência, não apenas o que foi memorizado no treinamento.
Qual é o tamanho da janela de contexto da Magic?
O modelo LTM-2-mini da Magic suporta até 100 milhões de tokens de contexto durante a inferência, o que a Magic equivale a cerca de 10 milhões de linhas de código ou 750 romances. Um modelo anterior, LTM-1, anunciado no blog da Magic, tinha uma janela de contexto de 5 milhões de tokens.
Quanto financiamento a Magic arrecadou?
A Magic arrecadou um total de 515 milhões de dólares em financiamento, segundo sua página inicial e atualização de pesquisa de agosto de 2024. Os investidores listados incluem Nat Friedman, Daniel Gross, CapitalG, Elad Gil, Sequoia, Jane Street, Eric Schmidt e Atlassian.
A Magic possui preços públicos ou cadastro disponível?
O site da Magic não lista preços de produtos nem um cadastro público de autoatendimento. O site se concentra em atualizações de pesquisa, política de segurança e carreiras. Não há uma página de preços na navegação do site obtida.
Como a Magic aborda a segurança em IA?
A Magic publica uma Política de Prontidão para AGI (versão 1.0, julho de 2024) criada com ajuda do METR. Ela se compromete com avaliações de capacidades perigosas antes de implantar modelos de codificação de ponta, cobrindo modelos de ameaça como ciberofensa, aceleração de P&D em IA, replicação autônoma e auxílio em armas biológicas. Consultas sobre segurança devem ser enviadas para [email protected].
Onde a Magic está sediada?
A Magic está sediada em San Francisco. As vagas de carreira no site magic.dev indicam que a maioria das funções de engenharia e pesquisa ficam em SF, com algumas posições de kernel e infraestrutura abertas para trabalho remoto.
O que é HashHop?
HashHop é o benchmark de avaliação de longo contexto da Magic que usa pares de hash aleatórios em vez de 'agulhas' semanticamente óbvias. A Magic o criou porque benchmarks existentes como Needle In A Haystack permitem que modelos trapaceiem ao identificar textos incomuns, e a Magic publicou o HashHop no GitHub para que outros possam utilizar.